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🔥 rz sz 的替代品 trzsz ( trz / tsz ) 发布 v1.1.4

🔥rz sz 的替代品 trzsz ( trz / tsz ) 发布 v1.1.4，GitHub：https://github.com/trzsz/trzsz 安装指南在远程服务器上安装安装用 Go

2023-10-16

Arc 浏览器正式发布 1.0，声称是 Chrome 的替代品

Arc 浏览器终于发布了 1.0 正式版，目前仅支持 macOS 和 iOS，Windows 版本仍在开发中。下载地址：Arc 官网|App Store Arc 的官网广告语直接引用了媒体评价：Arc is the Chrome replacement I’ve been waiting for. Arc 是由 Josh Miller 和 Hursh Agrawal 创立的初创公司 The Browser Company 开发的免费的网络浏览器，在封闭测试后于 2022 年 4 月 19 日发布。 Arc 基于 Chromium 并用 Swift 语言编写。它支持 Chrome 浏览器扩充功能，同时默认使用 Google 搜索。 Arc 旨在成为一个 “万维网的操作系统”，并试图将网页浏览与内置应用程序和功能整合在一起。其内置的功能包括虚拟记事本、拼贴风格的 “easel” 和 “boosts”，该功能允许用户美化和重新设计网站界面。Arc 的选项卡垂直排列在侧边栏中，侧边栏包含除浏览窗口之外的所有浏览器功能。

2023-07-26

推特的开源替代品 Mastodon 推出大力优化的 Android 应用

在 Twitter因上线“限流”机制再度陷入风口浪尖之时，推特的开源替代品、去中心化的社交应用 Mastodon 正在大力优化其 Android 应用，以进一步吸引对推特失望的用户。

2023-07-05

Mozilla 领投推特开源替代品 Mastodon 的 iOS 版应用

Mastodon 是去中心化的社交平台，可作为 Twitter 的开源替代方案；基于 Mastodon 搭建的站点被称为 “实例 (instance)”，这些实例可以托管到不同的独立服务器，它们既相互独立

2023-03-02

年增长 1900%，Google Firebase 开源替代品融资 8000 万美元

Supabase 是开源数据库即服务（DBaaS）公司，也是 Google Firebase 的开源替代品，近日该公司宣布已在 B 轮融资中筹集 8000 万美元，该轮融资由 Felicis Ventures

2022-05-12

印度政府提出自研移动操作系统，以替代 iOS 和 Android

据印度《经济时报》 The Economic Times 报，印度电子和 IT 国务部长 Rajeev Chandrasekhar 透露了印度政府的一项政策：鼓励研发一款“本土移动操作系统”，以替代谷歌的

2022-01-28

某老牌 CMS 开始商业授权收费，不妨看看这些开源替代方案

近日，某国产 CMS 发布了关于提醒办理产品商业使用授权的通告，进一步强调了对商用的付费要求。此消息一经公布便引起了极大的讨论，不过既然官方已做出了此决定，作为用户，如果希望使用无需付费的版本，可以看看下文介绍的 CMS。本文将介绍多款使用不同编程语言编写的开源 CMS。 Java JPress 开源协议：LGPL-3.0 简介：JPress 是一个使用 Java 开发的类似 WordPress 的产品，并在此基础上增加了电商的功能。内容相关功能：文章管理、文章分类、文章标签、文章搜索（支持 sql like、Lucene、es、OpenSearch）、用户投稿、页面管理、评论管理、附件管理天梯开源协议：Apache-2.0 简介：天梯 (tianti) 是一个用 Java 相关技术搭建的后台 CMS 解决方案，用户可以结合自身业务进行相应扩展，同时提供了针对 dao、service 等的代码生成工具。技术选型：Spring Data JPA、Hibernate、Shiro、 Spring MVC、Layer、MySQL 等。 PHP Drupal 开源协议：GPL 简介：Drupal 是一个开源的内容管理系统 (CMS) 平台，基于 PHP 编写，主要用于构造提供多种功能和服务的动态网站，这些功能包括用户管理 (UserAdministration)、发布工作流 (Publishing Workflow)、讨论、新闻聚合 (NewsAggregation)、元数据 (Metadata) 操作和用于内容共享的 XML 发布。 Joomla 开源协议：GPL-2.0 简介：Joomla! 是一套全球知名的内容管理系统，可用于构建网站和强大的在线应用程序。它是一个简单而强大的 Web 服务器应用程序，需要一个具有 PHP 和 MySQL，PostgreSQL 或 SQL Server 的服务器来运行。 ThinkCMF 开源协议：MIT 简介：ThinkCMF 是一款支持 Swoole 的开源内容管理框架，基于 ThinkPHP 开发，同时支持 PHP-FPM 和 Swoole 双模式。 WordPress 开源协议：GPL-2.0 简介：WordPress 是使用 PHP 开发的博客平台，用户可以在支持 PHP 和 MySQL 数据库的服务器上架设自己的博客，也可以把 WordPress 当作一个内容管理系统 (CMS) 来使用。 Go GoCMS 开源协议：BSD-3-Clause License 简介：GoCMS 是采用 GO+Revel+XORM+MYSQL 做为技术基础进行开发的内容管理系统。采用模块化开发方式，易于功能扩展，代码维护，支持二次开发能力，可满足所有中小型网站的应用需求。 Monsti 开源协议：GPLv3 简介：Monsti 是一个使用 Go 语言编写的简单高效的 CMS 系统，主要面向私人和小型商业网站使用。 Python OSRoom 开源协议：BSD-2-Clause License 简介：OSROOM 是使用 Python 3(>=3.4) 语言，基于 Flask 微型框架 + MongoDB(>=3.4) + Redis 开发的一个 Web 系统(CMF, Rest Api)。通过 OSROOM，除了可以搭建常见的普通网站外，还可以作为小程序服务端，小程序客户端可直接调用 API 请求数据。 Django-CMS 开源协议：BSD-3-Clause License 简介：Django-CMS 是一款基于 Django 框架开发的 CMS 建站系统。主要特点是简单易用，性能高。 Node.js DoraCMS 开源协议：MIT 简介：DoraCMS 是基于 Node.js+eggjs+MongoDB 编写的内容管理系统，结构简单，较目前一些开源的 CMS，DoraCMS易于拓展，特别适合前端开发工程师做二次开发。 Apostrophe 开源协议：MIT 简介：Apostrophe 是一个基于 Node.js 开发的内容管理系统，核心模块提供了丰富的内容编辑功能，提供一个必须的服务用来跟你的 Express 应用绑定。 Cody 开源协议：MIT 简介：Cody 是基于 Node.js 的内容管理系统，作者有超过 15 年的 CMS 开发经验，在用户体验和性能上都做得很好。 .NET SiteServer CMS 开源协议：AGPL-3.0 License 简介：SiteServer CMS 是 .NET 平台的 CMS 内容管理系统，它基于 .NET Core，能够以最低的成本、最少的人力投入在最短的时间内架设一个功能齐全、性能优异、规模庞大并易于维护的网站平台。 JR-CMS 开源协议：GPL-2.0 License 简介：此项目是基于.NET + DDD 构建的跨平台开源内容管理系统；同时支持ASP.NET和.NET Core；可以运行在 Windows, Linux, macOS 等操作系统；支持 Docker 容器。本次介绍到此为止，如果你发现了更优质的开源 CMS，欢迎在评论区留言或自荐！开源中国收录的 CMS 项目：https://www.oschina.net/project/tag/71/cms

2021-09-29

那些 Unix 命令替代品们「GitHub 热点速览 v.21.32」

作者：HelloGitHub-小鱼干好用的 Unix 命令替代工具能让你事半功倍，例如，bat 便是个带着高亮特性的加强版 cat，就像你用了 oh my zsh 之后便会感受到它的强大。

2021-08-09

没有代码审查的公司，很容易出现不可替代的程序员

很多中小型公司，因为没有代码审查，所以很容易出现“不可替代”的大牛程序员。很多所谓的大牛，能解决问题，但是很少有人看得懂他的代码。

2021-04-23

后MATLAB时代的七种开源替代，一种堪称完美！

急需找到MATLAB合适的替代品。为此我们收集整理到的一些开源软件，可以起到一定的替代效果。包括：SCILAB、Octave、Spyder、Python、GMAT、GNU Radio、ROS。

2020-06-18

那些想要替代 C 与 Java 们的后浪，如今混得怎么样？

2010 年前后，随着大规模业务的拓展和分布式计算的流行，Graydon Hoare 也和 Rob Pike 一样看到了 C++ 等传统编程语言在高并发场景下的缺陷，试图创造更优秀的语言来替代它们。

2020-05-19

微软正探索将 Rust 作为 C 和 C++ 的安全替代方案

微软正在探索使用 Rust 编程语言作为 C、C++ 和其他语言的替代方案，以此来改善应用程序的安全状况。自 2004 年以来，微软安全响应中心（MSRC）已对所有报告过的微软安全漏洞进行了分类。

2019-07-18

SUSE 开发者提议在 GCC 编译器中用 Python 替代 AWK

日前，一位 SUSE 开发者向GCC 开发团队发送了一封邮件，希望允许在 GCC 编译器代码库中使用一门脚本语言(Python)，这主要是为了替代现有的 AWK 语言。

2018-07-18

ES 的 Behavioral Analytics 9.0 起整块弃用，用到的要规划替代方案

这是个"整块功能下线"的弃用，比单个参数弃用影响大——如果你在用，需要规划替代方案。

2026-10-24

零碳园区碳盘查自动化：MyEMS 替代人工核算落地实践

每年最后两个月，全国数万个产业园区的物业中心里，总有一间会议室被临时征用为"碳盘查作战室"——桌上铺满电力账单、燃气抄表记录、自来水缴费单，墙上贴着排放范围分类表，两三个人对着十几张Excel反复核对数字，一个数据出错就连锁返工。一个月后报告交上去了，人也都累得够呛。碳盘查，说白了就是摸清园区一年排了多少温室气体。听起来像一道乘法题，做起来却是一场消耗战。96块能源表的数据散落在供电局账单、燃气公司对账单、自有采集系统、物业抄表记录里，口径不一、周期不一、单位不一；不同能源品种的碳排放因子要去多个官网查最新值，稍不留神就用了三年前的旧数；最后还要按排放范围一、二、三分门别类填进不同报告模板。传统模式下，一个8万㎡的中型园区年度碳盘查要吃掉1-2个人力、耗费3-5周，而且出来的数据经常被审计机构打回来返工。问题不在人不够努力，在方法本身太原始。用二十年前的方式应对今天的碳管理需求，就像用算盘跑Excel——工具和任务严重不匹配。 MyEMS 作为开源能源管理系统（Gitee 2.7k Stars，MIT 协议，地址 gitee.com/myems/myems），内置了完整的碳排放数据库和自动核算引擎，能把碳盘查从"年底突击手工活"变成"日常运行自动产出"。本文聚焦碳盘查这一具体场景，讲清楚传统人工盘查到底卡在哪、MyEMS 怎么把盘查流程自动化、以及实际落地效果如何。 ## **传统碳盘查为什么这么累** 碳盘查有一套国际通行的流程框架（ISO 14064-1），拆开来看是六步：确定边界→识别排放源→收集活动数据→选取排放因子→计算排放量→编制报告。每一步单拎出来都不复杂，但串在一起执行时，每一步都有各自的"坑"。 **第一步，确定组织边界。** 园区里有自持物业、租赁物业、公共区域，哪些算自己的排放、哪些算租户的，边界一模糊后面全白算。传统做法是拉一张楼宇清单手工标，租户变动了没及时更新，年底才发现边界对不上。 **第二步，识别排放源。** 一个园区少则几十台设备，多则上百个排放源——锅炉、空调、照明、充电桩、食堂灶具、备用柴发……传统做法靠人工巡检和台账登记，漏一个就少算一块排放，多一个就重复计算。 **第三步，收集活动数据。** 这是整个盘查最耗人力的一步。96块表的数据分散在电力公司账单、燃气公司账单、自有采集系统、物业抄表记录里，口径不一、周期不一、单位不一。管理员要把12个月的电费单一张张翻出来，把燃气抄表记录一条条录进去，把自来水账单一张张核对。光这一步就要两周。 **第四步，选取排放因子。** 电网排放因子每年更新（生态环境部发布），天然气、柴油、汽油的碳排放系数各不相同，冷媒泄漏的GWP值要查IPCC报告。传统做法是每到年底去各官网找最新值，手动填进Excel。有的管理员图省事用三年前的旧值，盘查结果直接偏差10%以上。 **第五步，计算排放量。** 活动数据乘以排放因子，看起来就是一道乘法题。但一个园区几百条数据点，每条要做单位换算（度→兆瓦时、立方米→吉焦），再按排放范围分类汇总，手工Excel的公式链一旦断了一处，后面全部错位。 **第六步，编制报告。** 不同上报平台要求不同格式——生态环境部的温室气体报告、地方发改委的碳排放申报、企业ESG报告里的碳披露……管理员要对着三四个模板各填一遍，同一个数字抄来抄去，手一抖就抄错。六步走下来，核心问题就三个：**数据散、因子旧、计算碎。** 散在多个系统里拿不齐，旧值不及时更新导致结果失真，碎在Excel里手工算容易出错。根子上的原因是：碳盘查被当成了"年底一次性任务"，而不是"日常持续运行的过程"。 ## **核心思路：从年底突击体检到日常智能手环** 理解了传统盘查的困境，MyEMS 的解法就很清晰了——把碳盘查从"年底体检"变成"日常智能手环"。传统碳盘查就像每年做一次年度体检：平时不管不顾，到了年底才去"医院"——关在会议室里集中盘查。体检的好处是一次性拿到全量结果，坏处是过程痛苦、数据滞后、发现问题也来不及纠正。 MyEMS 的思路是给园区戴上"智能手环"：不是年底才盘查，而是每一天都在持续感知、持续记录、持续计算。活动数据从仪表自动采集，排放因子从内置因子库自动匹配，排放量按预设规则自动计算，报告按模板自动生成。到了年底，管理员不需要"渡劫"，只需要打开系统导出报告、审核确认即可。这个比喻的关键不在于"手环比体检先进"，而在于**模式转变**：碳盘查不再是"一个动作"，而是"一个状态"——系统时刻处于"已盘查"的运行状态中，随时可查、随时可报。 ## **碳盘查自动化架构** MyEMS 的碳盘查自动化不是在原有能源管理上"加挂"一个碳模块，而是利用能碳同源的数据架构，让碳排放数据作为能耗数据的"自然伴生物"自动产生。整体架构分四层。 **第一层：数据感知层。** 这是整个盘查的数据入口。园区96块能源表（电表、水表、气表、热量表）通过Modbus TCP、BACnet/IP等协议接入MyEMS采集网关，每分钟自动抄表一次。不用等人去现场抄表，也不用等月底账单，数据实时进入系统。 **第二层：数据治理层。** 原始数据进来后不直接用，先过"体检"——清洗服务剔除异常值和缺失值，规范化服务做单位换算和小时级计算。一个电表读数跳变了300%会被标记为可疑数据，不参与碳排放计算，避免一颗"脏数据"污染整份盘查报告。这一层是保证盘查结果可信的根基。 **第三层：碳核算层。** 这是碳盘查的核心引擎。治理后的能耗数据按能源品种自动匹配对应的碳排放因子——电力匹配区域电网排放因子、天然气匹配化石燃料燃烧因子、热力匹配供热因子。MyEMS内置了国家发改委、生态环境部发布的官方排放因子库，支持按年份自动选取最新值。匹配完成后，系统自动按排放范围一（直接排放）、范围二（外购电力热力间接排放）、范围三（其他间接排放）分类汇总，生成各级碳排放量。 **第四层：报告生成层。** 核算结果按预设模板自动生成碳盘查报告。MyEMS的报表引擎支持自定义模板——生态环境部温室气体报告格式、企业ESG碳披露格式、地方碳排放申报格式都能配置。管理员一键导出，不用再对着四五个模板手工抄数字。四层架构的核心设计是**数据流转单方向、不可回溯**：从感知到治理到核算到报告，数据只能往下走，不能往回改。这保证了盘查结果可追溯——任何一笔排放量都能沿着数据链路回溯到原始仪表读数和所用排放因子，满足审计要求。 ## **一个碳数据点的一天** 架构和演进都偏宏观，来看看微观层面——一个碳数据点在MyEMS里经历的一天。以B栋3层配电室的一块智能电表为例。这块表编号A-3F-07，挂在B栋总配电柜下，负责计量3层照明和插座回路。某天凌晨0点，它记录了一个累计读数：327.5 kWh（当日增量）。 **0点0分，抄表。** 采集网关通过Modbus TCP协议读取A-3F-07的寄存器，拿到327.5 kWh这个数字。网关同时读取了另外95块表的读数，打包成一批数据推送到MyEMS的消息队列。整个过程不超过30秒。 **0点5分，清洗。** 清洗服务从消息队列取出这批数据，逐条检查。A-3F-07今天的327.5 kWh与昨天319.2 kWh相比增幅2.6%，在正常波动范围内，通过。隔壁A-3F-08读数跳到980 kWh，是昨天的3倍——清洗服务标记为"疑似跳变"，打上可疑标签，不参与后续核算，同时触发一条告警推给管理员。这是数据治理层的"第一道关卡"。 **0点10分，规范化。** 通过清洗的数据进入规范化服务。327.5 kWh是原始读数，规范化服务做两件事：一是单位换算——327.5 kWh = 0.3275 MWh；二是小时级拆分——如果需要，可以把日度数据拆成24个小时段，用于更细颗粒度的碳排放分析。规范化后的数据存入时序数据库，标记好仪表编号、空间归属（B栋3层）、能源品种（电力）、数据质量（正常）。 **0点15分，因子匹配。** 碳核算引擎从规范化数据中取出0.3275 MWh这个活动数据，去因子库里找对应的排放因子。因为这块表在华东区域，系统匹配到华东电网2025年排放因子0.7035 tCO₂e/MWh。匹配过程全自动——管理员在部署时已经配置好"电力→华东电网因子"的映射规则，系统按规则执行，不需要人工介入。 **0点20分，排放量计算。** 0.3275 MWh × 0.7035 tCO₂e/MWh = 0.2304 tCO₂e。这就是B栋3层照明和插座回路今天的碳排放量。系统同时做了排放范围分类——外购电力归范围二间接排放。计算结果连同原始读数、所用因子、计算公式一起写入碳核算结果表，留痕可审计。 **6点0分，日报告。** 系统自动汇总前一日所有96块表的碳排放结果，生成日度碳排放汇总——今日园区总排放多少吨CO₂e、各楼宇占比、各能源品种占比、同比环比变化。这份汇总推送到系统仪表盘。 **8点30分，管理员查看。** 管理员早上到办公室，打开MyEMS看一眼仪表盘。B栋今天排放总量正常，但A栋3层有一块表被标记为"疑似跳变"——点进去看详情，发现A-3F-08读数异常，可能是表计故障或线路问题。管理员给物业发了条消息让去现场看看。这个排查动作，在传统模式下要等到年底盘查时才会发现——那时候已经过了11个月，排查原因的难度大得多。一个数据点的一天走完，从仪表读数到碳排放量到管理员视野，全链路自动、全程留痕、当天可见。96块表320个测点每天走同样的流程，一年365天不间断。到年底，这些日度数据自动汇集成年度碳盘查报告的底层素材——不需要人工去"收集"，数据一直在系统里，随时可查可报。 ## **碳盘查成熟度评估框架** 怎么判断一个园区的碳盘查能力到了什么水平？不妨用一个五维评估框架来定位，每个维度分初级、中级、高级三档。 **维度一：数据采集方式。** 初级——人工抄表+账单录入，数据滞后1个月以上；中级——部分仪表自动采集，部分仍靠人工，数据滞后1周至1个月；高级——全量仪表自动采集，分钟级实时入库。这个维度决定了"数据从哪来、来得多快"。 **维度二：因子管理方式。** 初级——年底手工查值，可能使用过期因子；中级——有因子对照表但不定期更新，部分因子来源不明；高级——内置因子库关联年份自动选取，更新有记录可追溯。这个维度决定了"碳排放算得准不准"。 **维度三：计算过程留痕。** 初级——Excel公式链，修改不留痕，审计时说不清"这个数怎么来的"；中级——有计算记录但不完整，部分中间过程缺失；高级——全链路留痕，从仪表读数到排放量每一步可追溯，审计时任意一笔数据可点击回溯。这个维度决定了"数据经不经得起查"。 **维度四：报告产出效率。** 初级——手工逐表填报，一个报告填3-5天；中级——有Excel模板半自动填充，但格式切换仍需人工调整；高级——模板自动渲染，一键导出多格式，年底审核后当天出报告。这个维度决定了"出报告快不快"。 **维度五：盘查持续性。** 初级——年底集中盘查，平时无数据积累；中级——有月度数据汇总但碳排放量不自动计算，年底仍需集中核算；高级——系统日清日结持续运行，碳排放量每日自动计算，日常可监控趋势，年底只做审核。这个维度决定了"碳盘查是离散任务还是连续状态"。用这个框架定位，传统纸笔台账是五个"初级"，Excel工时代大概是"数据采集中级、因子初级、计算留痕初级、报告初级、持续性初级"，而MyEMS落地的园区可以达到"数据采集高级、因子高级、留痕高级、报告高级、持续性高级"。园区管理者可以用这个框架自评——如果五个维度里有三个以上还停在初级，那碳盘查的效率和可信度一定上不去，不是加人能解决的，得换工具。 ## **实施路线图：三阶段推进** 用MyEMS搭建碳盘查自动化，不必一步到位，可以按"通数据→算得准→报得出"三阶段递进。 **第一阶段：通数据（2-3周）。** 目标是把仪表数据采进来、治理好，让系统里有"干净的数据可用"。具体动作：完成MyEMS部署；将园区电表、气表、水表、热量表通过Modbus TCP或BACnet/IP接入采集网关，逐块配置地址、倍率、单位参数；连续7天验证数据完整率和准确率，异常仪表逐个排查；在系统中建立空间树（园区→楼宇→楼层→房间），把每块表挂到对应空间节点。验收标准：96%以上仪表在线，读数与现场核对一致，数据完整率≥98%。 **第二阶段：算得准（2-3周）。** 目标是让碳排放量能自动算出来，而且算得对。具体动作：在碳因子库中配置园区涉及的能源品种排放因子——电力（区域电网因子值）、天然气、柴油、汽油、热力、自来水等，标注年份和来源；在系统中标注每种能源的排放范围归属（范围一/二/三）；启动碳核算引擎，系统自动从规范化数据中提取活动数据、匹配因子、计算排放量；用前3-6个月历史数据做回溯核算，与同期手工盘查结果交叉验证——偏差超5%则排查原因（通常是手工遗漏了某块表）。验收标准：核算结果与交叉验证偏差≤3%，数据追溯链完整（任一排放量可回溯至仪表读数和所用因子）。 **第三阶段：报得出（1-2周）。** 目标是让碳盘查报告能自动生成、按需导出，盘查流程日常化。具体动作：配置报告模板——按上报需求配温室气体报告格式、碳排放申报格式、ESG披露格式，模板字段映射到系统内已有数据项；设置月度自动报告计划（每月1日生成上月碳排放月报推送邮箱）；日常通过碳排放仪表盘监控日度排放趋势；如有按租户拆分需求，在系统中配置租户分摊规则。验收标准：一键导出至少两套格式报告，月度报告自动生成，仪表盘可查看日度碳排放趋势。三阶段走完，总周期5-8周（视园区仪表数量和接入难度而定）。之后管理员日常只需每天看5分钟仪表盘、每月收一次自动月报、年底审核半天导出报告。从3-5周压缩到1天以内——碳盘查终于不必再"渡劫"了。 --- 回过头看，碳盘查的核心矛盾从来不在于"算不算得对"，而在于"用什么样的方式在算"。当数据散在账单里、因子靠年底查值、计算依赖Excel公式链时，盘查注定是一场年底的人力消耗战——不是人不努力，是工具撑不起任务。MyEMS做的事情并不复杂：把数据入口从人工搬到仪表，把因子管理从年底查值变成内置库自动匹配，把计算从Excel公式链变成引擎日清日结，把报告从手工填报变成模板一键导出。每一步都是把"人做的事"交给"系统做的事"，叠加起来的效果就是碳盘查从"年底集中突击"变成"日常持续运行"。

2026-10-15

使用两个 Elasticsearch 数据层替代四个，降低日志存储成本

对于受监管的工作负载，可以将无限期冻结保留与 Streams AI 分区结合使用，这样合规性要求高的流（支付审计、安全事件）获得更长的生命周期，而详细的调试流则在其子流上应用较短的 DSL 删除策略。

2026-09-29

离线语音命令词识别方案：100KB 模型替代 ASR，全平台部署

# 离线语音命令词识别方案：100KB 模型替代 ASR，全平台部署 ## 概述在 IoT 设备、智能硬件、移动 App 中集成语音控制，传统方案通常依赖通用 ASR（自动语音识别）或硬件语音模组。

2026-07-25

[Android 从零到一] ActivityResult API 实战：替代 onActivityResult 的现代回调设计

# [Android 从零到一] ActivityResult API 实战：替代 onActivityResult 的现代回调设计摘要：ActivityResult API 把页面跳转、权限申请、拍照选图等结果回调从集中式的

2026-07-23

开源视频生产系统爆发：从剪辑替代品到 Agentic Video Pipeline

后者更像一个面向 AI coding assistant 的视频生产框架，理解成本高一点，但想象空间也更大。

2026-07-21

🔥Star 5.1K 飞书钉钉开源替代流程引擎 FlowLong 1.1.13 发布

开源地址：https://gitee.com/aizuda/flowlong 开源地址：https://github.com/aizuda/flowlong 官网文档：https://flowlong.aizuda.com 支持全流程操作监听，仅 8 张表实现整个流程引擎（更符合中国人的思维模式设计），截至当前近 300 家企业自用登记接入使用。300 多家企业包括，国家计算中心，电信等国企已上车，你还在等什么呢？开源登记使用名单如下，企业版用户暂不公开 https://gitee.com/aizuda/flowlong/issues/IB5K4V Flowlong 1.1.13 主要亮点 feat: 新增支持提示可配置延迟时间 feat: 新增流程实例激活操作 opt: 优化支持连续抄送任务执行 opt: 优化执行跳转任务结束去除通知 opt: 优化流程实例挂起不允许子流程操作 opt: 优化流程作废计算耗时结束时间 opt: 优化更新任务条件 opt: 优化超时审批配置 fixed: 修复自动完成会签归档问题 fixed: 修复立即执行触发器任务异常问题 fixed: 修复抄送在并行分支后流程无法执行结束问题 fixed: 修复并行包容分支获取所有子节点不全问题 fixed: 修复连续跳过存在会签异常问题

2025-07-08

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